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计算机时代2010年第2期
53
一种提高模糊人脸图片识别率的方法
黄剑波。沈疆海
(长江大学计算机科学学院，湖北荆州434023)
摘要：介绍了一个通过人脸
糊人脸信息进行快速分辨，再使用Opencv人脸
糊人脸的识别率。
关键词：Opencv；Haar特征；灰度阈值；人脸
检测程序对模糊人脸图片进行识别的方法：先对图片修改其灰度阈值，以使Haar能够对模
检
测程序对模糊人脸图片进行检测。实
验
结果表明，该方法能够提高对模
检测
A
Method to
Rate of
Fuzzy
Picture
Face
Improve
Recognition
HUANG Jian— bo，SHEN
Jiang— hai
(College of Computer
University,fingzhou，Hubei 434023，China)
Sciem：e，Yangtze
picture by
method to
face
face detection
is introduced．It
modifies the
threshold
Abstract：A
recognize fuzzy
gray
tO
program
firmly
the
detect
of the
fuzzy
SO that Haar can
face information fast．Then face detection
is used
picture
face
distinguish fuzzy
program Opencv
for
shows
result
that the method can
rate
face．
picture．The experiment
improve recognition
fuzzy
detection
Key words：Opencv；Haar characteristic；gray threshold；face
对于图1中的A，B和D这类特征，特征数值计算公式为：
v=Sum白一Sum黑
0引言
OpenCV是Intel公司支持的开源汁算机视
c函数和少量c++类构成，为图像处理和计算机视觉提供了
很多通用算法。其中Harr特征检测已成为人脸 测方面的经
觉库，它由一系
而对于c来说，计算公式为：
YO
v=Sum白一2+Sum黑
检
之所以将黑色区域像素和乘以2，是为了使两种矩形区域
典方法，其基本流程如下：第一步，使用Harr-like特征表示人
脸，使用“积分图”实现特征数值的快速计算；第二步，使用
Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类
器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器；最
中像素数目一致。通过改变特征模板的大小和位置，可在图像
子窗u中穷举出大量的特征。本文将上图的特征模板称为“特
征原型”；特征原型在图像子窗口中扩展(平移伸缩)得到的特征
称为“矩形特征”；矩形特征的像素和称为“特征值”。假设训练
后，将训练得到的若-T二强分类器串联组成一个级
分类器，级 结构能有效地提高分类器的检测速度。，Haar特征
测方法具有计算简单的优点，但其特征表示能力比较弱，因
此容易带来较多的误 ⋯ 。
联结构的层叠
或检测窗口大小为WxH个像素，W，h分别为特征原型的长、宽，
表l所示四种特征原型对应的w／h分别为：2／1，1／2，3／1，2／2。
联
检
榆
表l Viola四类特征在24X24子窗口中数量
w，h
X，Y
特征数量
43200X2
特征类型
1人脸识别方法
A．B
2／1：l，2
12／24：24／12
8，24
1．1 Haar特征
C
311
27“舯
20736
(1)Haar特征
D
2／2
12／12
Haar矩形特征分为三类：边缘特征、线性特征．、中心特征和
对角线特征。这些特征可以组合成特征模板。特征模板内有
白色和黑色两种矩形，白色矩形像素和减去黑色矩形像素和为
该模板的特征值；在确定了特征形式后，Harr— like特征的数量
就取决于洲练样本图像矩阵的大小，特征模板在子窗LJ内任
意放置，一种形态称为一种特征，，找出所有子窗U的特征是进
1．2积分图
由于训练样本通常有近万个，并且矩形特征的数量非常庞
大，如果每次计算特征值都要统计矩形内所有像素之和，将会
大大降低训练和检测的速度，因此引入了一种新的图像表示方
Image)的主要思想是将图像
法一积分图像。积分图(Integral
从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为数组的
元素保存在内存中，当要计算某个区域的像素和时可以直接索
引数组的元素，不用重新计算这个区域的像素和，从而加快了计
算n嚏度。“积分图”能够在多种尺度下，使用相同的时间来计算
不同的特征，因此大大提高了检测速度。积分图的定义为：
行弱分类
题的研究中发现，标准正交Haar／ix波基在应用上受到一定的
限制。为了取得更好的空l、日J分辨率．他们使用了三类特征‘“。
训练的基础4’。Papageorgiou在正面人脸和人体检测
问
ii()(，Y)=≥ l≥ 2州，y‘)
图1
万方数据
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